Head vs breakz

One shot learning with Siamese Networks using keras - Harshall lamba https://towardsdatascience.com/one-shot-learning-with-siamese-networks-using-keras-17f34e75bb3d 를 공부하기 위해 번역과 정리 하는 글입니다. One shot learning with Siamese Networks using keras -1 소개 많은 양의 데이터를 수집하는데 어려움이 있기 떄문에, One shot learning을 통해 해결 하고자 한다. Classification vs one shot learning 분류 모델의 경우 입력 이미지가 레이어들을 거쳐, 마지막으로 모든 클래스에 대한 확률 분포..

학습 속도, layer 수 , layer의 뉴런 수를 변경하는데 유용하다 oriented random search 고정된 값으로 하는 것 보다, 임의로 검색하고 값을 좁히는 것이 더 효율적이다 from hyperopt import hp hyperparam_generators = { 'randint': hp.randint('randint', 5), 'uniform': hp.uniform('uniform', -1, 3), 'loguniform': hp.loguniform('loguniform', -0.3, 0.3), 'normal': hp.normal('normal', 1, 2), 'lognormal': hp.lognormal('lognormal', 0, 0.3) } #hp.randint(label, upp..

지도학습 최근접 이웃 나이브 베이즈(Navive Bayes) 선형회귀 로지스틱 회귀 SVM Decision Tree Random Forest Neural Network (CNN/RNN) - 특징 분류된 데이터에서 모델을 학습하여 예측하는 방법 비지도학습 군집 K-평균 계층 군집 분석 기대값 최대화 시각화와 차원 축소 주성분 분석(PCA) Kernel PCA 지역적 선형 임베딩 t-SNE 연관 규칙 학습 Apriori Eclat - 특징 분류가 되지 않았거나, 구조를 알 수 없는 데이터 사용 강화 학습 환경과 상호 작용을 통한 성능 향상이 목적 환경의 정보에는 보상 신호를 포함 보상 함수를 통해 얼마나 좋은 행동인지를 측정 참고&도움 AI STICKER